代码中的模型是训练好的：haarcascade_frontalface_default.xml#include <opencv2/imgcodecs.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc.hpp>#include <opencv2/objdetect.hpp>#incl

项目一、画笔：基于网络摄像头1、先是用上面所用的颜色检测测出你的笔的HSV三者的值#include<opencv2/imgcodecs.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc.hpp>#include<iostream>using namespace std;using na

tensorboard可视化

卷积函数卷积函数是构建神经网络的重要支架，通常Pytorch的卷积运算是通过nn.Conv2d来完成。nn.Conv2d函数：torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros')参数说明：i

一、常用的图像增广方法1.1翻转和裁剪使用transforms模块来创建RandomFlipLeftRight实例，这样就各有50%的几率使图像向左或向右翻转。import matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torchvisionfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2ld2l.set_fig

LeNet5这个经典的卷积神经网络，它有3个全连接层，输出维度分别是120，84，10。一、下载CIFAR-10数据集可以通过pytorch的数据集加载工具进行CIFAR-10数据集下载代码中各个参数的含义在下面的代码段中标识，请读者按需自取；import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimpor

一、序列化和反序列化序 列 化：即将对象转化为二进制，用于保存，或者网络传输反序列化：与序列化相反，将二进制转化成对象。Java 提供了一种对象序列化的机制，该机制中，一个对象可以被表示为一个字节序列，该字节序列包括该对象的数据、有关对象的类型的信息和存储在对象中数据的类型。将序列化对象写入文件之后，可以从文件中读取出来，并且对它进行反序列化，也就是说，对象的类型信息、对象的数据，还有对象中的数据

最近在看《动手学深度学习》时书写上面的代码时，会有 from d2l import torch as d2l这个语句中torch报错，原因是没有导入这个d2l包，如何导入这个库呢1、打开Anaconda Prompt2、 在Anaconda Prompt中输入下面语句，进入环境conda activate pytorchpytorch是当时你创建pytorch环境时安放在Anaconda中的环境所